初めてのモデルトレーニング¶

本節では、「欠陥セグメンテーション」の例を通して、ディープラーニングモデルのトレーニング方法について紹介していきます。サンプルデータは、ネットワークポートの画像を取り上げます。

事前準備

ネットワークポートの画像データをダウンロードして解凍してください（クリックでダウンロード）。

トレーニング手順

プロジェクトを新規作成：ホーム画面のプロジェクトを新規作成をクリックし、パスを指定して名前を入力し、最後に OK をクリックします。
「欠陥セグメンテーション」モジュールの追加：画面右側モジュールバーのをクリックし、欠陥セグメンテーションを選択してから OK をクリックします。
画像のインポート：画面左上のインポートをクリックし、フォルダを選択してデータをインポートします。
画像のラベル付け：この例では、欠陥なしの画像に OK ラベルを付け、ネットワークポートの針の曲げと欠損に対して NG をつけます。

NG 画像に対して、アノテーション画面左側のツールバーをマウスの左ボタンで長押しするか、右クリックでラベル付けツールを呼び出します。欠陥形状に合わせたツールを使用し、画像内すべての欠陥にラベルを付けます。間違った場合は、の消しゴムツールを使って修正してください。

欠陥ラベルがない OK 画像に対して、左側の画像リストで選択して右クリックで OKに設定をクリックします。少なくとも一枚の OK 画像が必要です。
モデルトレーニング：右のトレーニングタグに入り、下のトレーニングをクリックしてトレーニングを開始します。
モデル検証：モデルトレーニング終了後、検証をクリックして、検証結果のタグに入り結果を確認します。
モデルのエクスポート：最後に、右側のモデルをエクスポートをクリックして、トレーニング後のモデルをプロジェクトフォルダにエクスポートします。モデルファイルはデフォルトで「model.dlkpack」となります。ニーズに応じてモデルをデプロイすることができます。